Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.37
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Jurnal Mantik Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer sudo Jurnal Teknik Informatika Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Blend Sains Jurnal Teknik Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Jurnal Penelitian Teknologi Informasi dan Sains Hanif Journal of Information Systems Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering) Al'Adzkiya International of Computer Science and Information Technology Journal Journal of Golden Generation Multidisciplinary
Sumita Wardani
Universitas Al-Azhar
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 20 Documents
Search

 1   2 
Internet of Things-Based Intelligent Health Monitoring System Wardani, Sumita
Al'adzkiya International of Computer Science and Information Technology (AIoCSIT) Journal Vol 3, No 1 (2022)
Publisher : Al'Adzkiya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55311/aiocsit.v3i1.226

Abstract

IoT in health monitoring is the main key in providing better medical facilities to patients and facilitating doctors and hospitals as well. The system proposed here consists of various medical devices such as sensors and web-based or mobile-based applications that communicate via a network of connected devices and help monitor and record health data and medical information. The proposed result of this mini research is to build a system to provide a medical monitoring system to patients even in remote areas without a hospital in their area by connecting via the internet and retrieving information via their health status through the wearable device provided in the kit using raspberry pi microcontroller which can record patient's heart rate, blood pressure. The system will provide information to the patient's family members and doctors about the patient's current health status and this system has complete medical information in case of an emergency. Information retrieval can be used to analyze and predict chronic disorders or other diseases such as heart attack at its initial stage using data mining techniques which will also provide a profitable approach to decision making.
Penerapan Metode Teorema Bayes pada Sistem Pakar dalam Mendiagnosa Tingkat Kepastian Penyakit Batu Empedu Riandini, Meisarah; Wardani, Sumita; Handayani, Meli
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 8 No. 2 (2025): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v8i2.11465

Abstract

Batu empedu atau yang secara ilmiah disebut Cholelithis merupakan penyakit yang dapat ditemukan di dalam kandungan empedu atau di dalam saluran empedu atau bahkan pada keduanya. Dalam kasus penanganannya dibutuhkan seorang spesialis yang mampu mendiaknosa kondisi pasien agar dapat diobati. Namun keterbatasan jumlah spesialis mengakibatkan penanganan sering kali terlambat. Oleh karena itu dalam perkembangannya seorang pakar mulai dapat dibantu menggunakan teknologi informasi yang sering disebut sebagai sistem pakar. Sistem pakar sendiri memiliki ketentuan-ketentuan yang sistematis sesuai dengan algoritma dan metode yang ada. Termasuk metode yang bernama Teorema Bayes, diterapkan pada sebuah sistem pakar dengan memahami gejala-gejala suatu penyakit sehingga mampu memberikan hasil analisis diagnosa layaknya seorang pakar. Dengan menerapkan algoritma ini maka proses penanganan penyakit, termasuk batu empedu juga dapat ditangani bagi masyarakat sebagai pertolongan pertama atau pencegahan sebelum benar-benar ditangani oleh seorang pakar, atau setidaknya sistem pakar yang disediakan meningkatkan efektifitas dan efesiensi pakar dalam menangani pasien.
Analysis of the Effect of Temperature on Performance Efficiency in Three Phase Transformers Nugraha, Yoga Tri; Pangestu, Adam; Wardani, Sumita; Irwanto, Muhammad; Pasaribu, Faisal Irsan; Evalina, Noorly
ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Vol. 17 No.2 October 2025
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/elkha.v17i2.92879

Abstract

Transformers are essential components in electrical power distribution systems, and their performance is significantly influenced by operating temperature. High temperatures can lead to increased power losses, particularly copper losses, which reduce transformer efficiency. This research examines the impact of temperature on the efficiency of three-phase transformers, focusing on copper losses and the role of cooling systems in maintaining optimal performance. Using a combination of Thermovision infrared imaging and MATLAB simulations, this research introduces a novel integrated approach to correlate real-time thermal data with theoretical modeling of transformer losses. Unlike previous research that relies solely on either simulation or temperature sensors, the use of Thermovision provides spatially resolved, non-invasive temperature measurements that validate and enhance the accuracy of MATLAB-based thermal-electrical models. The results reveal that the operational temperature of 52.9 °C, as detected by Thermovision, is within safe limits; however, higher temperatures significantly decrease efficiency. The efficiency drops from 92.8% at 25 °C to 90.4% at 120 °C. The exponential trend in copper losses with temperature rise underscores the critical role of effective cooling and temperature monitoring systems. While the magnetic flux remains constant, maintaining lower operating temperatures is essential to prevent premature damage and extend transformer lifespan. Thermovision results were used to validate the simulations. Despite small discrepancies, the consistent pattern provides confidence that the simulation model is sufficiently accurate for performance prediction.
Rancang Bangun Aplikasi Inventaris Sarana dan Prasarana Berbasis Web di SMP Negeri 1 Donri-Donri Suherman; Nur Sakti; Nova Agustina; Irfan Ahmad Baid; Sumita Wardani; Puji Rahmah
Journal of Golden Generation Multidisciplinary Vol. 1 No. 4 (2023): Juni 2023: Journal of Golden Generation Multidisciplinary
Publisher : PT. Lembaga Penerbit Penelitian Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.65244/jggm.v2i4.436

Abstract

Pengelolaan sarana dan prasarana di SMP Negeri 1 Donri-Donri masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan ketidaktepatan data, kurang efisien, serta kesulitan dalam pemantauan kondisi aset. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi inventaris sarana dan prasarana berbasis web guna meningkatkan kualitas pengelolaan aset sekolah. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan aplikasi, dan pengujian sistem. Aplikasi yang dikembangkan menyediakan fitur pencatatan, pembaruan, pencarian, dan pelaporan data inventaris secara real time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem inventaris berbasis web mampu meningkatkan akurasi data, mempermudah pemantauan aset, serta meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan sarana dan prasarana di SMP Negeri 1 Donri-Donri
Optimization of Smart Building Electrical Load Prediction Using Long Short-Term Memory Ali Aqil; Nugraha, Yoga Tri; Sumita Wardani; Mawardi; Muhammad Irwanto
Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering) Vol 13 No 1 (2026): Jurnal Ecotipe, April 2026
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Universitas Bangka Belitung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33019/jurnalecotipe.v13i1.4589

Abstract

The advancement of smart building technologies requires energy management systems that are both efficient and capable of adapting to dynamic operational conditions. A key component of such systems is reliable electrical load forecasting, as building energy demand is affected by environmental conditions, occupancy behavior, and operational activities that exhibit nonlinear and time-dependent characteristics. This study explores the use of the Long Short-Term Memory (LSTM) approach for forecasting smart building electricity consumption based on multivariate time-series data. The input dataset incorporates temporal features, ambient temperature, humidity levels, occupancy-related patterns, and major electrical load components within the building. The research workflow consists of data preprocessing, normalization, time-series construction using a sliding window strategy, LSTM model training, and evaluation of forecasting performance. The findings indicate that the building’s electricity demand varies approximately between 6 kW and 17 kW, with an average load ranging from 11 to 12 kW. Performance assessment yields an RMSE of about 3 kW and a MAPE of roughly 25%. The largely symmetric error distribution around zero suggests minimal systematic bias in the predictions, although the model’s accuracy during peak demand periods remains limited.
Implementasi Algoritma DCT (Discrete Cosine Transform) dan K-Means Clustering untuk Kuantisasi Warna pada Konversi Citra JPG ke Format GIF Sumita Wardani; Andi Zulherry; Karina Andriani; Ichsan Firmansyah
Blend Sains Jurnal Teknik Vol. 5 No. 1 (2026): Edisi Juli
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56211/blendsains.v5i1.1865

Abstract

Meningkatnya kebutuhan akan penyimpanan dan transmisi citra digital yang efisien mendorong penelitian di bidang kompresi citra dan teknik kuantisasi warna. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Discrete Cosine Transform (DCT) yang dikombinasikan dengan K-Means Clustering untuk kuantisasi warna dalam proses konversi citra JPG ke format GIF. Algoritma DCT digunakan untuk mereduksi komponen frekuensi tinggi pada citra guna meningkatkan efisiensi data, sementara algoritma K-Means Clustering diterapkan untuk menghasilkan palet warna yang optimal sesuai dengan batasan format GIF, yaitu maksimal 256 warna. Penelitian ini menggunakan pendekatan eksperimen kuantitatif dan mengimplementasikan sistem menggunakan bahasa pemrograman Python pada platform Google Colab. Parameter evaluasi yang digunakan meliputi Mean Squared Error (MSE), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), dan ukuran file. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses DCT berhasil mengurangi ukuran file dari 1347,83 KB menjadi 1198,46 KB, dengan nilai MSE sebesar 42,3175 dan nilai PSNR sebesar 31,8692 dB. Proses kuantisasi K-Means dengan 256 klaster menghasilkan nilai MSE sebesar 47,6381 dan nilai PSNR sebesar 31,3504 dB, dengan ukuran file sebesar 5124,70 KB. Eksperimen lanjutan dengan jumlah klaster yang berbeda menunjukkan bahwa pengurangan jumlah klaster menurunkan ukuran file namun juga menurunkan kualitas citra; GIF dengan 8 klaster menghasilkan ukuran file terkecil, yaitu 684,35 KB, dengan nilai PSNR sebesar 25,9143 dB. Temuan ini mengindikasikan bahwa kombinasi algoritma DCT dan K-Means dapat secara efektif mengkonversi citra JPG ke format GIF, meskipun terdapat pertukaran (trade-off) antara efisiensi ukuran file dan kualitas visual citra.
Predicting Student Dropout Risk Using XGBoost and Explainable AI Sumita Wardani; Sartika Mandasari; Meisarah Riandini
Hanif Journal of Information Systems Vol. 3 No. 2 (2026): February Edition
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Student dropout is one of the major challenges faced by higher education institutions, as it negatively affects academic performance, institutional accreditation, and educational quality. Early identification of students at risk of dropping out is essential to support timely intervention and improve student retention rates. This study proposes a student dropout risk prediction model using the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm combined with Explainable Artificial Intelligence (XAI) through SHapley Additive exPlanations (SHAP). The dataset consists of student academic records, including Grade Point Average (GPA), semester performance, attendance, completed credit units, and academic engagement indicators. The research methodology involves data preprocessing, feature selection, dataset partitioning, model training, and performance evaluation using Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, and Area Under the Curve (AUC). Furthermore, SHAP is employed to provide transparent interpretations of the model's predictions and identify the most influential factors contributing to dropout risk. Experimental results demonstrate that the XGBoost model achieves high predictive performance with an accuracy of 95.2%, precision of 94.1%, recall of 93.7%, and F1-score of 93.9%. The SHAP analysis reveals that cumulative GPA, attendance rate, completed credit units, and the number of failed courses are the most significant predictors of student dropout. The integration of XGBoost and Explainable AI not only improves prediction accuracy but also enhances the interpretability of the model, enabling academic stakeholders to make informed decisions and implement effective intervention strategies. The proposed framework can serve as a decision-support tool for universities in reducing dropout rates and improving student success.
Analisis Penerapan Artificial Intelligence Algoritma Fuzzy Logic pada Sistem Monitoring Air Radiator Mobil Sumita Wardani; Yoga Tri Nugraha
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 6 (2025): EDISI NOVEMBER 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i6.12332

Abstract

Radiator merupakan salah satu komponen kendaraan bermotor yang harus diprehatikan bagi pengendara, khususnya mobil. Hal ini dikarenakan dapat berakibat pada kerusakan fatal yang dapat mempengaruhi komponen lainnya. Kerusakan pada mobil sendiri menimbulkan resioka kecelakaan serta biaya perbaiakan yang cukup mahal. Oleh karena itu dengan memanfaatkan kemajuan teknologi monitoring dengan menerapkan kecerdasan buatan (artificial intelligence) dapat dilakukan di masa sekarang. Salah satu algoritma yang diterapkan adalah logika Fuzzy, atau dikenal juga sebagai metode abu-abu. Dengan memonitoring level air radiator serta suhu maka algoritma ini dapat diimplementasikan. Dari penelitian ini diperoleh analisis kondisi dari kedua inputan yakni level air dan suhu dapat dijadikan patokkan dalam memonitoring radiator dalam kondisi baik atau tidak. Sehingga pengendara lebih mudah dalam memonitoring kondisi radiator tanpa harus memeriksa langsung mobil yang dikendarai. Hal ini akan meningkatkan efektifitas dan efesiensi dalam memonitoring salah satu komponen penting dalam sebuah kendaraan, khususnya mobil.
Perancangan Sistem Antrian pada Wahana Hiburan dengan Metode First In First Out (FIFO) Indah Purnama Sari; Ismail Hanif Batubara; Fanny Ramadhani; Sumita Wardani
sudo Jurnal Teknik Informatika Vol. 1 No. 3 (2022): Edisi September
Publisher : Ilmu Bersama Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (310.398 KB) | DOI: 10.56211/sudo.v1i3.93

Abstract

Kita sering menjumpai antrian di tempat-tempat yang menyediakan layanan publik, seperti restoran cepat saji, kantor pos, supermarket, taman hiburan, dan banyak lagi. Distribusi kedatangan, distribusi waktu pelayanan, fasilitas pelayanan, disiplin pelayanan, ukuran antrian, dan sumber panggilan merupakan elemen penting dari sistem antrian. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan pelayanan yang optimal sehingga pelayanan pengunjung pada wahana hiburan menjadi lebih efektif, efesien,dan memuaskan para pengunjung yang datang ke wahana tersebut. Antrian terjadi ketika ada pelanggan yang harus menunggu untuk mendapatkan pelayanan. Suatu proses antrian adalah suatu proses yang berhubungan dengan kedatangan seorang pelanggan pada suatu fasilitas pelayanan, kemudian menunggu dalam suatu baris (antrian) jika pelayanannya sibuk dan akhirnya meninggalkan fasilitas tersebut setelah dilayani. Penelitian ini menghasilkan sistem antrian dengan metode FIFO (First In First Out) dengan menggunakan c++. Dari data ini dapat dilihat bahwa pelayanannya sangat cepat dan tingkat kedatangan pelanggan sangat lambat.
PELATIHAN PEMBELAJARAN AKTIF ABAD -21 YANG TERINTEGRASI PADA PROFIL PELAJAR PANCASILA BAGI GURU GURU SD IT PERMATA BERBASIS TEKNOLOGI DAN SAINTIFIK Palma Juanta; Muhardi Saputra; Anita Anita; Siti Aisyah; Sumita Wardani
Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jpstm.v3i2.1534

Abstract

Abstract: Learning is a process of interaction between students and educators in a learning environment that takes place in an educational manner, so that students can develop their attitudes, knowledge and skills to achieve the goals that have been set. The development of technology every year makes it difficult for teachers to keep up with developments so that almost every teacher still does not understand how to use Microsoft PowerPoint and Excel. Teachers only use the application as a tool. Therefore, there is a need for training for teachers to make learning plans, recap student learning outcomes, or create interesting teaching materials for students that are technologically and scientifically based so that they can improve professional competence, especially in the appropriate use of technology in the learning process. Keywords: teachers; technology; science  Abstrak: Pembelajaran adalah proses interaksi antara peserta didik dan pendidik pada suatu lingkungan belajar yang berlangsung secara edukatif, agar peserta didik dapat membangun sikap, pengetahuan dan keterampilannya untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Berkembangnya teknologi setiap tahunnya membuat para guru kesulitan dalam mengikuti perkembangannya sehingga hampir setiap guru masih kurang paham menggunakan microsoft powerpoint dan excel. Guru hanya menggunakan aplikasi tersebut sebatas pada tools. Maka itu perlu adanya pelatihan bagi guru untuk membuat rencana pembelajaran, merekap hasil belajar peserta didik, atau membuat bahan ajar yang menarik bagi peserta didik yang berbasis teknologi dan saintifik sehingga dapat meningkatkan kompetensi profesional terutama dalam pemanfaatan  teknologi pada proses pembelajaran secara tepat. Kata kunci: guru-guru; teknologi; saintifik
Co-Authors A. Henpra Yogi Sitanggang Abdi Dharma Abdul Muis Abdul Muis Adam Pangestu Agung Prabowo Agung Prabowo Ali Aqil Andi Zulherry Anita Anita Cindy Suci Delima Sitanggang Delima Sitanggang, Delima Edison, Thomas Leo Evalina, Noorly Farhan Yumna Festiana Telaubanua Fitriani Bidaya Gea, Radiman Handayani, Meli Ichsan Firmansyah Indah Purnama Sari Irfan Ahmad Baid Irwanto, Muhammad Ismail Hanif Batubara Johanes Pardede Joshua Baen Tupa Karina Andriani Leonardo Lumbantoruan, Diana Febrina Marlince NK Nababan Mawardi Meisarah Riandini Muhammad Irwanto Muhammad Uwais Akbar Muhardi Saputra N P Dharshinni Nababan, Marlince NK Nathanael Atan Baskita Tarigan Nova Agustina Nur Sakti Palma Juanta Pamungkas, William Aldo Pasaribu, Faisal Irsan Puji Rahmah Purba, Windania Radiman Gea Ramadhani, Fanny Riandini, Meisarah Rico Wijaya Dewantoro Rico Wijaya Dewantoro Rini Hartati Saragih Saidan Sany Lubis Saragih, Rini Hartati Sartika Mandasari Shyntia, Dian Silalahi, Fransiska Celia Ivoi Siti Aisyah Siti Aisyah Suherman Tarigan, Nathanael Atan Baskita WIJAYA DEWANTORO, RICO Wilfredo Wesly William Aldo Pamungkas Yoga Tri Nugraha Yumna, Farhan